信息爆炸時(shí)代，大數(shù)據(jù)晉升為一個(gè)時(shí)髦詞匯，企業(yè)越來(lái)越重視大數(shù)據(jù)，商業(yè)智能BI工具已經(jīng)成為許多企業(yè)數(shù)據(jù)分析的首選。
BI發(fā)展至今，已經(jīng)不是最初的商業(yè)智能局限在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘?qū)用媪耍€包含了對(duì)趨勢(shì)，對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)，從沒(méi)有價(jià)值的數(shù)據(jù)中挖掘出價(jià)值，使用機(jī)器學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等更加高層次的算法來(lái)進(jìn)行分析計(jì)算，期望得出數(shù)據(jù)分析所得不到的結(jié)果。
一款優(yōu)秀的BI數(shù)據(jù)分析工具主要有以下6個(gè)數(shù)據(jù)分析流程：
(1) 明確數(shù)據(jù)分析目的和思路
明確數(shù)據(jù)分析的思路并搭建框架，把數(shù)據(jù)分析目的分解成不同的分析要點(diǎn)，即如何開(kāi)展數(shù)據(jù)分析，需要從哪些角度進(jìn)行分析，采用哪些分析指標(biāo)（各類(lèi)分析指標(biāo)需合理搭配使用）。同時(shí)，確保分析框架的體系化和邏輯性。
(2)收集數(shù)據(jù)分析所需的數(shù)據(jù)
一般的數(shù)據(jù)來(lái)源有四種途徑：數(shù)據(jù)庫(kù)、第三方數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)工具、專(zhuān)業(yè)的調(diào)研機(jī)構(gòu)的統(tǒng)計(jì)年鑒或報(bào)告、市場(chǎng)調(diào)查。
對(duì)于數(shù)據(jù)的收集在發(fā)布前要經(jīng)過(guò)仔細(xì)的校驗(yàn)和測(cè)試，因?yàn)橐坏┱缴暇€而數(shù)據(jù)采集出了問(wèn)題，就獲取不到所需要的數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，影響后續(xù)的數(shù)據(jù)分析。
(3) 處理數(shù)據(jù)分析要用的數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)處理主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)計(jì)算等處理方法，將各種原始數(shù)據(jù)加工成為用戶需要的直觀的可看數(shù)據(jù)。
(4) 怎么實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析是用某種分析方法及工具，對(duì)處理過(guò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲取有價(jià)值的信息，用來(lái)支持決策的過(guò)程。
常用的數(shù)據(jù)分析工具，掌握Excel的數(shù)據(jù)透視表，就能解決大多數(shù)的問(wèn)題。
數(shù)據(jù)挖掘是一種更高級(jí)的數(shù)據(jù)分析方法，揭示數(shù)據(jù)未知的關(guān)系，可以用于預(yù)測(cè)未來(lái)，重點(diǎn)在尋找模式與規(guī)律。
(5) 數(shù)據(jù)展現(xiàn)
數(shù)據(jù)是通過(guò)表格和圖形進(jìn)行可視化呈現(xiàn)的。常用的數(shù)據(jù)圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點(diǎn)圖、雷達(dá)圖等。我們可以根據(jù)實(shí)際情況，進(jìn)一步加工整理變成我們需要的圖形。
(6) 報(bào)告撰寫(xiě)
一份好的數(shù)據(jù)分析報(bào)告，首先需要有一個(gè)好的分析框架，并且圖文并茂，層次分明，能夠讓讀者一目了然。層次分明可以使讀者正確理解報(bào)告內(nèi)容；圖文并茂，可以令數(shù)據(jù)更加生動(dòng)活潑，增強(qiáng)視覺(jué)效果，有助于讀者更形象、直觀地洞察問(wèn)題，從而做出科學(xué)的決策。
